我有一个宽格式的数据框，在不同的日期范围内重复测量。在我的例子中，有三个不同的时期，都有相应的值。例如。第一次衡量（Value1）是在DateRange1Start到DateRange1End期间衡量的：
ID DateRange1Start DateRange1End Value1 DateRange2Start DateRange2End Value2 DateRange3Start DateRange3End Value3
1 1/1/90 3/1/90 4.4 4/5/91 6/7/91 6.2 5/5/95 6/6/96 3.3
我希望将数据重新整形为长格式，以便对DateRangeXStart和DateRangeXEnd列进行分组。因此，原始表中的1行在新表中变为3行：
ID DateRangeStart DateRangeEnd Value
1 1/1/90 3/1/90 4.4
1 4/5/91 6/7/91 6.2
1 5/5/95 6/6/96 3.3
我知道必须有一种方法可以使用reshape2 / melt / recast / tidyr执行此操作，但我似乎无法弄明白如何以这种特殊方式将多组度量变量映射到单个值列集中。
答案 0 :(得分：31)
reshape(dat, idvar="ID", direction="long",
varying=list(Start=c(2,5,8), End=c(3,6,9), Value=c(4,7,10)),
v.names = c("DateRangeStart", "DateRangeEnd", "Value") )
#-------------
ID time DateRangeStart DateRangeEnd Value
1.1 1 1 1/1/90 3/1/90 4.4
1.2 1 2 4/5/91 6/7/91 6.2
1.3 1 3 5/5/95 6/6/96 3.3
（根据Josh的建议添加了v.names。）
答案 1 :(得分：24)
data.table的{{1}}函数可以融入多个列。使用它，我们可以简单地做：
melt或者，您也可以按列位置引用三组度量列：
require(data.table)
melt(setDT(dat), id=1L,
measure=patterns("Start$", "End$", "^Value"),
value.name=c("DateRangeStart", "DateRangeEnd", "Value"))
# ID variable DateRangeStart DateRangeEnd Value
# 1: 1 1 1/1/90 3/1/90 4.4
# 2: 1 2 4/5/91 6/7/91 6.2
# 3: 1 3 5/5/95 6/6/96 3.3
答案 2 :(得分：18)
以下是使用tidyr解决问题的方法。这是函数extract_numeric()的一个有趣的用例，我曾用它从列名中取出组
library(dplyr)
library(tidyr)
a <- read.table(textConnection("
ID DateRange1Start DateRange1End Value1 DateRange2Start DateRange2End Value2 DateRange3Start DateRange3End Value3
1 1/1/90 3/1/90 4.4 4/5/91 6/7/91 6.2 5/5/95 6/6/96 3.3
"),header=TRUE)
a %>%
gather(variable,value,-ID) %>%
mutate(group = extract_numeric(variable)) %>%
mutate(variable = gsub("\\d","",x = variable)) %>%
spread(variable,value)
ID group DateRangeEnd DateRangeStart Value
1 1 1 3/1/90 1/1/90 4.4
2 1 2 6/7/91 4/5/91 6.2
3 1 3 6/6/96 5/5/95 3.3
答案 3 :(得分：7)
另外两个选项（带有多行的示例数据框可以更好地显示代码的工作情况）：
1）基础R：
l <- lapply(split.default(d[-1], cumsum(grepl('Start$', names(d)[-1]))),
setNames, c('DateRangeStart','DateRangeEnd','Value'))
data.frame(ID = d[,1], do.call(rbind, l), row.names = NULL)
给出：
ID DateRangeStart DateRangeEnd Value 1 1 1/1/90 3/1/90 4.4 2 2 1/2/90 3/2/90 6.1 3 1 4/5/91 6/7/91 6.2 4 2 4/6/91 6/8/91 3.2 5 1 5/5/95 6/6/96 3.3 6 2 5/5/97 6/6/98 1.3
2）使用tidyverse：
library(dplyr)
library(purrr)
split.default(d[-1], cumsum(grepl('Start$', names(d)[-1]))) %>%
map_dfr(~set_names(., c('DateRangeStart','DateRangeEnd','Value'))) %>%
bind_cols(ID = rep(d$ID, nrow(.)/nrow(d)), .)
3）使用sjmisc - 包：
library(sjmisc)
to_long(d, keys = 'group',
values = c('DateRangeStart','DateRangeEnd','Value'),
c('DateRange1Start','DateRange2Start','DateRange3Start'),
c('DateRange1End','DateRange2End','DateRange3End'),
c('Value1','Value2','Value3'))[,-2]
如果您还需要组/时间列，则可以将上述方法调整为：
1）基础R：
l <- lapply(split.default(d[-1], cumsum(grepl('Start$', names(d)[-1]))),
setNames, c('DateRangeStart','DateRangeEnd','Value'))
data.frame(ID = d[,1],
group = rep(seq_along(l), each = nrow(d)),
do.call(rbind, l), row.names = NULL)
给出：
ID group DateRangeStart DateRangeEnd Value 1 1 1 1/1/90 3/1/90 4.4 2 2 1 1/2/90 3/2/90 6.1 3 1 2 4/5/91 6/7/91 6.2 4 2 2 4/6/91 6/8/91 3.2 5 1 3 5/5/95 6/6/96 3.3 6 2 3 5/5/97 6/6/98 1.3
2）使用tidyverse：
split.default(d[-1], cumsum(grepl('Start$', names(d)[-1]))) %>%
map_dfr(~set_names(., c('DateRangeStart','DateRangeEnd','Value'))) %>%
bind_cols(ID = rep(d$ID, nrow(.)/nrow(d)),
group = rep(1:(nrow(.)/nrow(d)), each = nrow(d)), .)
3）使用sjmisc - 包：
library(sjmisc)
to_long(d, keys = 'group', recode.key = TRUE,
values = c('DateRangeStart','DateRangeEnd','Value'),
c('DateRange1Start','DateRange2Start','DateRange3Start'),
c('DateRange1End','DateRange2End','DateRange3End'),
c('Value1','Value2','Value3'))
使用过的数据：
d <- read.table(text = "ID DateRange1Start DateRange1End Value1 DateRange2Start DateRange2End Value2 DateRange3Start DateRange3End Value3
1 1/1/90 3/1/90 4.4 4/5/91 6/7/91 6.2 5/5/95 6/6/96 3.3
2 1/2/90 3/2/90 6.1 4/6/91 6/8/91 3.2 5/5/97 6/6/98 1.3", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
答案 4 :(得分：4)
现在，可以使用tidyr当前开发版本的新功能pivot_longer()将具有多个值/度量值列的宽格式转换为长格式。
另请参阅：https://tidyr.tidyverse.org/dev/articles/pivot.html。
这比以前的gather()的提早策略要好于spread()，因为不再删除属性（在本示例中，日期保留为日期，数字保留为数字）。
# devtools::install_github("tidyverse/tidyr")
library("tidyr")
packageVersion("tidyr")
#> [1] '0.8.3.9000'
library(magrittr)
a <- structure(list(ID = 1L,
DateRange1Start = structure(7305, class = "Date"),
DateRange1End = structure(7307, class = "Date"),
Value1 = 4.4,
DateRange2Start = structure(7793, class = "Date"),
DateRange2End = structure(7856, class = "Date"),
Value2 = 6.2,
DateRange3Start = structure(9255, class = "Date"),
DateRange3End = structure(9653, class = "Date"),
Value3 = 3.3),
row.names = c(NA, -1L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))
pivot_longer()（对口：pivot_wider()）的工作方式与gather()类似。
但是，它提供了其他功能，例如多个值列。
仅使用一个值列，该宽数据集的所有同名将进入一个长列，其名称在names_to中给出。
对于多个值列，names_to可能会收到多个新名称。
如果所有列名都遵循Start_1，End_1，Start_2等特定模式，这是最简单的。
因此，我在第一步中将列重命名。
names(a) <- sub("(\\d)((?i)\\w+)?", "\\2_\\1", names(a))
names(a)
#> [1] "ID" "DateRangeStart_1" "DateRangeEnd_1"
#> [4] "Value_1" "DateRangeStart_2" "DateRangeEnd_2"
#> [7] "Value_2" "DateRangeStart_3" "DateRangeEnd_3"
#> [10] "Value_3"
pivot_longer(a, -ID,
names_to = c(".value", "group"),
# names_prefix = "DateRange",
names_sep = "_")
#> # A tibble: 3 x 5
#> ID group DateRangeEnd DateRangeStart Value
#> <int> <chr> <date> <date> <dbl>
#> 1 1 1 1990-01-03 1990-01-01 4.4
#> 2 1 2 1991-07-06 1991-05-04 6.2
#> 3 1 3 1996-06-06 1995-05-05 3.3
或者，可以使用提供更精细控制的数据透视规范完成重塑（请参见上面的链接）：
spec <- a %>%
pivot_longer_spec(-ID) %>%
dplyr::transmute(.name = .name,
group = readr::parse_number(name),
.value = stringr::str_extract(name, "Start|End|Value"))
pivot_longer(a, spec = spec)
由reprex package（v0.2.1）于2019-03-26创建
答案 5 :(得分：1)
使用回收：
data.frame(ID = d[, 1],
DateRangeStart = unlist(d[, -1][, c(TRUE, FALSE, FALSE)]),
DateRangeEnd = unlist(d[, -1][, c(FALSE, TRUE, FALSE)]),
Value = unlist(d[, -1][, c(FALSE, FALSE, TRUE)]))
答案 6 :(得分：-1)
你不需要任何花哨的东西;基础R函数可以。
a <- read.table(textConnection("
ID DateRange1Start DateRange1End Value1 DateRange2Start DateRange2End Value2 DateRange3Start DateRange3End Value3
1 1/1/90 3/1/90 4.4 4/5/91 6/7/91 6.2 5/5/95 6/6/96 3.3
"),header=TRUE)
b1 <- a[,c(1:4)]; b2 <- a[,c(1,5:7)]; b3 <- a[,c(1,8:10)]
colnames(b1) <- colnames(b2) <- colnames(b3) <- c("ID","DateRangeStart","DateRangeEnd","Value")
b <- rbind(b1,b2,b3)